Impact of glyphosate and glyphosate‐based herbicides on the freshwater environment
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Glyphosate [N-(phosphonomethyl) glycine] is a broad spectrum, post emergent herbicide and is among the most widely used agricultural chemicals globally. Initially developed to control the growth of weed species in agriculture, this herbicide also plays an important role in both modern silviculture and domestic weed control. The creation of glyphosate tolerant crop species has significantly increased the demand and use of this herbicide and has also increased the risk of exposure to non-target species. Commercially available glyphosate-based herbicides are comprised of multiple, often proprietary, constituents, each with a unique level of toxicity. Surfactants used to increase herbicide efficacy have been identified in some studies as the chemicals responsible for toxicity of glyphosate-based herbicides to non-target species, yet they are often difficult to chemically identify. Most glyphosate-based herbicides are not approved for use in the aquatic environment; however, measurable quantities of the active ingredient and surfactants are detected in surface waters, giving them the potential to alter the physiology of aquatic organisms. Acute toxicity is highly species dependant across all taxa, with toxicity depending on the timing, magnitude, and route of exposure. The toxicity of glyphosate to amphibians has been a major focus of recent research, which has suggested increased sensitivity compared with other vertebrates due to their life history traits and reliance on both the aquatic and terrestrial environments. This review is designed to update previous reviews of glyphosate-based herbicide toxicity, with a focus on recent studies of the aquatic toxicity of this class of chemicals.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle